Dataset and methodology on identification and correlation of secondary carbides with microstructure, wear mechanism, and tool performance for different CERMET grades during high-speed dry finish turning of AISI 304 stainless steel
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to utilize reverse engineering approach for the identification of the elements and phases available in the commercial CERMET inserts with the help of characterization techniques such as Scanning Electron Microscope (SEM), Energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS), and X-Ray Deposition (XRD). Four commercial CERMET inserts were investigated in this research work, and the effect of the composition and phases are related to its tool wear mechanism and performance. Each CERMET insert is used to perform a turning process on a CNC lathe for machining stainless steel (SS) under the dry condition at a fixed cutting length interval. Once it completes machining for a fixed cutting length, the CERMET insert is taken out to investigate its wear mechanism with the help of SEM, EDS, XRD and using a focus-variation microscope (Alicona). A correlation analysis is performed to relate progressive tool wear mechanisms with elements and their relevant phases of various carbides. The approach of correlating wear property with the phase content will contribute to the understanding of the wear mechanism under such extreme machining conditions. It will serve as a reference for the improvement of the performance of these CERMET inserts for such harsh machining conditions by the development of protective coatings for these CERMET inserts based on the identification of the composition and phases that improves tool life and reduces wear. The data related research work can be found at "https://doi.org/10.1016/j.wear.2020.203285" [1].
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle